Python深度学习案例之百度深度学习平台飞浆paddlepaddle-gpu的安装与使用
来源：投稿
作者：Struggling cyanobacteria 编辑：学姐
NO.1 深度学习平台飞浆paddle的环境搭建
① 效率更高的 gpu 版本的安装
通过 python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple来进行安装。
paddle.utils.run_check() 可以检测 paddle 的安装情况。
② 判断是否支持gpu版本
如果报下面的错误，说明你的显卡不支持 GPU。
You are using GPU version PaddlePaddle, but there is no GPU detected on your machine. Maybe CUDA devices is not set properly.
译：
你使用的是GPU版本的PaddlePaddle，但在你的机器上没有检测到GPU。可能CUDA设备设置不正确。
UserWarning: You are using GPU version Paddle, but your CUDA device is not set properly. CPU device will be used by default.
译：
用户警告:你正在使用GPU版本的飞桨，但是你的CUDA设备没有正确设置。默认使用CPU设备。
③ 退而求其次，普通版本的安装
那就用下面的命令进行卸载：
python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu
卸载后再安装 cpu 版本的：
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
不卸载也可以，上面说会默认使用 cpu 的，也可以正常用，只是不能体验 cpu 的速度了。
④ paddlehub的安装
然后是安装 paddlehub 了，我们将要用到的训练模型就来自于 paddlehub。
python -m pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
NO.2 调用训练好的库进行图像分割效果演示
① 演示一：ace2p 模型
下面这是原图，接下来演示下不同模型分割图像的效果图。
这个分割的效果看着还可以。
每次加载新的模型会下载对应的模型。
② 演示二：humanseg_server 模型
下面腿部识别的不是很好。
③ 演示三：deeplabv3p_xception65_humanseg模型
主要训练的模型都是人类图像，所以这个豹子的识别效果差了一些，更多的需要大家自己来尝试了。
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